摘要：Cameron分解先将极化散射矩阵分解为互易分量和非互易分量,再将互易分量进一步分解为对称分量和非对称分量,这是极化合成孔径雷达图像特征提取的有效途径。由四个分量的范数组成样本向量,运用基于统计学习理论的支持向量机设计分类器,提出了一种极化SAR图像分类算法,并对实测极化SAR数据进行分类实验。结果表明,将Cameron分解与SVM结合起来应用于极化SAR图像分类的算法是可行和有效的,通过选择不同的参数对分类结果影响很大,验证了参数选择在SVM分类器中的重要作用。

摘要：随着国产化航空管制雷达的推进,设计了一种高可靠性的通用点迹处理硬件平台,其具有多种形式的高速接口和强大的处理能力,为航迹和点迹交互、雷达点迹处理的双套冗硬件提供了一种可能。该平台以DSP+FPGA为主要处理器件,可同时处理4个通道雷达点迹数据,在接口上以标准CPCI总线和6对传输速率可达5 Gbit·s^(-1)的高速通道为主要通信接口,可满足多通道间的数据交换。以某种类型的双套冗余雷达为例,点迹处理算法在该平台上的工程实现表明,算法对于点迹处理和点航迹交互以及帧间点迹滤波在工程实现上具有较好的应用价值。

摘要：极化合成孔径雷达可以同时得到地面场景在不同极化组合下的雷达图像,极大地丰富了获取的地物目标信息量。针对极化SAR图像特征提取和目标分类的困难,由4种基本极化组成样本向量,运用基于统计学习理论的支持向量机以及不同的核函数设计分类器,提出了一种新的极化SAR图像分类算法,并对实测极化SAR数据进行分类实验。结果表明,将支持向量机分类器应用于极化SAR图像分类中是可行和有效的,并且通过选择适当的惩罚系数,可以进一步提高分类效果。